Momentum¶

class paddle.optimizer. Momentum ( learning_rate=0.001, momentum=0.9, parameters=None, use_nesterov=False, weight_decay=None, grad_clip=None, name=None ) [源代码] ¶

该接口实现含有速度状态的Simple Momentum 优化器

该优化器含有牛顿动量标志，公式更新如下：

更新公式如下：

\[\begin{split}& velocity = mu * velocity + gradient\\ & if (use\_nesterov):\\ &\quad param = param - (gradient + mu * velocity) * learning\_rate\\ & else:\\&\quad param = param - learning\_rate * velocity\end{split}\]

参数：

learning_rate (float|_LRScheduler, 可选) - 学习率，用于参数更新的计算。可以是一个浮点型值或者一个_LRScheduler类，默认值为0.001
momentum (float, 可选) - 动量因子。
parameters (list, 可选) - 指定优化器需要优化的参数。在动态图模式下必须提供该参数；在静态图模式下默认值为None，这时所有的参数都将被优化。
use_nesterov (bool, 可选) - 赋能牛顿动量，默认值False。
weight_decay (float|Tensor, 可选) - 权重衰减系数，是一个float类型或者shape为[1] ，数据类型为float32的Tensor类型。默认值为0.01
grad_clip (GradientClipBase, 可选) – 梯度裁剪的策略，支持三种裁剪策略： paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm 、 paddle.nn.ClipGradByNorm 、 paddle.nn.ClipGradByValue 。默认值为None，此时将不进行梯度裁剪。
name (str, 可选)- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name ，默认值为None

代码示例

         import paddle

inp = paddle.uniform(min=-0.1, max=0.1, shape=[10, 10], dtype='float32')
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
out = linear(inp)
loss = paddle.mean(out)
momentum = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.1, parameters=linear.parameters(), weight_decay=0.01)
out.backward()
momentum.step()
momentum.clear_grad()

        

step ( ) ¶

注意：

1. 该API只在 Dygraph 模式下生效

执行一次优化器并进行参数更新。

返回：None。

代码示例

         import paddle
value = paddle.arange(26, dtype='float32')
a = paddle.reshape(value, [2, 13])
linear = paddle.nn.Linear(13, 5)
momentum = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.0003, parameters = linear.parameters())
out = linear(a)
out.backward()
momentum.step()
momentum.clear_grad()

        

minimize ( loss, startup_program=None, parameters=None, no_grad_set=None ) ¶

为网络添加反向计算过程，并根据反向计算所得的梯度，更新parameters中的Parameters，最小化网络损失值loss。

参数：

loss (Tensor) – 需要最小化的损失值变量
startup_program (Program, 可选) – 用于初始化parameters中参数的 Program , 默认值为None，此时将使用 default_startup_program
parameters (list, 可选) – 待更新的Parameter或者Parameter.name组成的列表，默认值为None，此时将更新所有的Parameter
no_grad_set (set, 可选) – 不需要更新的Parameter或者Parameter.name组成的集合，默认值为None

返回: tuple(optimize_ops, params_grads)，其中optimize_ops为参数优化OP列表；param_grads为由(param, param_grad)组成的列表，其中param和param_grad分别为参数和参数的梯度。在静态图模式下，该返回值可以加入到 Executor.run() 接口的 fetch_list 参数中，若加入，则会重写 use_prune 参数为True，并根据 feed 和 fetch_list 进行剪枝，详见 Executor 的文档。

代码示例

         import paddle

inp = paddle.uniform(min=-0.1, max=0.1, shape=[10, 10], dtype='float32')
linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
out = linear(inp)
loss = paddle.mean(out)

beta1 = paddle.to_tensor([0.9], dtype="float32")
beta2 = paddle.to_tensor([0.99], dtype="float32")

momentum = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.1, parameters=linear.parameters(), weight_decay=0.01)
out.backward()
momentum.minimize(loss)
momentum.clear_grad()

        

clear_grad ( ) ¶

注意：

1. 该API只在 Dygraph 模式下生效

清除需要优化的参数的梯度。

代码示例

         import paddle

value = paddle.arange(26, dtype='float32')
a = paddle.reshape(value, [2, 13])
linear = paddle.nn.Linear(13, 5)
optimizer = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.1, parameters=linear.parameters(), weight_decay=0.01)
out = linear(a)
out.backward()
optimizer.step()
optimizer.clear_grad()

        

set_lr ( value ) ¶

注意：

1. 该API只在 Dygraph 模式下生效

使用本API的教程文档¶

分布式训练快速开始